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【中国智能制造网 智造快讯】 随着互联网的不断发展，各行各业的数据量增长的速度是非常惊人的，企业不仅要管理好自身的数据，更应利用科学的手段，挖掘数据背后的价值。
大数据平台技术呈现两大趋势 创新发展为王道
当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式，3月份阿尔法狗与李世石的围棋大战，就是一个很好的应用，现已经逐步推广到机器人的应用上面，也就是下一个经济爆发点——人工智能。互联网人都比较熟悉国内的BAT，以及国外的apple、google、facebook、IBM、微软、亚马逊等等。细看他们的商业布局，未来全是往人工智能方向发展，而目前在认知商业这一块IBM当属领头羊。
伴随着企业与互联网数据技术不断融合，大数据平台技术主要呈现出两大发展脉络：其一，沿着从依托编程、专注物理底层逻辑，到深度依赖数据、数据产生业务逻辑的脉络不断进化。其二，新型的人机交互方式，将大数据平台技术能力服务化，而平台支撑的机器学习算法的革新，则为这种服务持续赋予智能。可以预见，在不远的将来，智能化大数据平台将成为公司数字化经营决策的中枢神经，每一个公司都会有自己的数字大脑。
金融行业服从严格的数据安全与监管，对数据一致性近乎苛求。互联网企业在大数据上面构筑的数据资产壁垒，开发利用后获取的竞争优势，让传统的金融企业，特别是那些坐拥亿万客户资源的金融企业，开始意识到大数据带来的价值以及潜在的驱动与变革力量，逐步重视积累与发掘利用大数据资产，籍此提升企业的科技能力，获取行业的竞争优势。
这些企业主要从大数据和人工智能这两个角度去切入，首先就是要有一个对于用户的整个交易能力的模型的研发，通过这个模型，可以定义出这个用户本身的交易风险以及交易能力到底是什么样子的。
至于说大数据给金融带来了哪些创新与推动，显著有以下两点：一是整个业务运营效率提升显著提升；二是为用户提供更高质量的服务。以投资顾问为例，数据对投资顾问的专业能力，对于投资顾问的性格特点，一样会有一个判断。这个模型大的作用是给客户寻找适合他的服务投资顾问，给他提供更好的服务。除了这些模型以外，还有用户的价值预测模型，结合这个客户交易的情况、盈亏的情况等等，去帮用户提升或者衡量他的抵御风险能力，提高交易的能力。
对于大数据未来的发展，在以下四个方面或将会有长足的进步：首先，在替代数据库方面，主要是用新的引擎来处理大规模数据，数据仍然是结构化数据;其次，处理非结构化数据，这块主要用到深度学习来处理图像、语音、人机交互等;再者，在实时计算中主要是流计算，如何将批处理和事件处理两个模型融合起来;后，在数据挖掘和数据分析的工具，其目的是将机器学习变得普及化。
纵观中国互联网创业史，这一代的创业者为幸运，因为可利用的资源非常之多;但也为焦虑，技术迭代速度越来越快，风口到来的频率也越来越高，从互联网，到移动互联网，到大数据，人工智能，一旦跟不上节奏，可能面临生死存亡的问题。而若想稳居宝座，的出路就是拥抱变化，创新创新再创新。
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